走出迷茫,迈向辉煌之一

                                                                           ————程序员的自我修炼

    迷茫这个词,让我很迷茫,即使我不迷茫的时候,看到这个词儿也会迷茫。

    我努力说服自己不要迷茫,不要迷茫,可是越说越迷茫,大家现在状态怎样?是否听到看到感觉到那份迷茫? 

    也许你已经有所领悟,不要你想迷茫,你的脑袋里先要想出来什么是迷茫,然后再告诉自己不去想,可是不去想还是会想,这是你理智控制不了的。

    怎么样才能不迷茫,不是去跟迷茫作斗争,而是找一个目标,替代迷茫。凡事心理想着目标,你就不会像以前那么迷茫了。即使你战胜了迷茫,你不迷茫了,接下来怎么样呢,你要原地不动还是要去哪里呢?没有目标,迷茫换个马甲很快就会回来找你。假设迷茫是-10,不迷茫是0,达到目标是+10,你告诉自己不要迷茫,你仍然在-10到0之间徘徊游荡,即使你战胜了迷茫,你仍然是0;而找到目标去努力,这个过程你会立刻从0向10迈进。

    您也许会说,我不知道自己要什么,找不到目标,这是很常见的。在我们这个集体主义社会里,我们都是被告诫凡事为他人着想,集体利益高于个人利益(为什么要倡导集体主义?集体主义对谁有利?)。时间久了,你忘了自己想要什么,只是随大流去走,偶尔想想自己到底要什么,也想不清楚,心想算了,大家都这样也都没死,继续吧。

    假如你不知道自己要什么,没有关系,你可以找一个你想成为的人,他身上的哪一点你想要先做到,把这个当做目标。或者随便找一个目标,都比没有目标只有迷茫对你的未来更加有帮助。

    无论如何,找个方向去做吧,Just do it. 这是你走出迷茫,迈向辉煌的第一步,你走出了泥潭,我再告诉你更多,否则你会把我也拉进迷茫的漩涡。

    (本篇先起个头,以后陆续分享一些职业规划的经验跟大家探讨)

                                                                                                                                         

隋雨辰

本文出自 “雨辰专栏” 博客,请务必保留此出处http://yuchen.blog.51cto.com/2739238/587016

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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